从0开始学大数据

00 开篇词 为什么说每个软件工程师都应该懂大数据技术？

01 大数据技术发展史：大数据的前世今生

02 大数据应用发展史：从搜索引擎到人工智能

03 大数据应用领域：数据驱动一切

04 移动计算比移动数据更划算

05 从RAID看垂直伸缩到水平伸缩的演化

06 新技术层出不穷，HDFS依然是存储的王者

07 为什么说MapReduce既是编程模型又是计算框架？

08 MapReduce如何让数据完成一次旅行？

09 为什么我们管Yarn叫作资源调度框架？

10 模块答疑：我们能从Hadoop学到什么？

11 Hive是如何让MapReduce实现SQL操作的？

12 我们并没有觉得MapReduce速度慢，直到Spark出现

13 同样的本质，为何Spark可以更高效？

14 BigTable的开源实现：HBase

15 流式计算的代表：Storm、Flink、Spark Streaming

16 ZooKeeper是如何保证数据一致性的？

17 模块答疑：这么多技术，到底都能用在什么场景里？

18 如何自己开发一个大数据SQL引擎？

19 Spark的性能优化案例分析（上）

20 Spark的性能优化案例分析（下）

21 从阿里内部产品看海量数据处理系统的设计（上）：Doris的立项

22 从阿里内部产品看海量数据处理系统的设计（下）：架构与创新

23 大数据基准测试可以带来什么好处？

24 从大数据性能测试工具Dew看如何快速开发大数据系统

25 模块答疑：我能从大厂的大数据开发实践中学到什么？

26 互联网产品 + 大数据产品 = 大数据平台

27 大数据从哪里来？

28 知名大厂如何搭建大数据平台？

29 盘点可供中小企业参考的商业大数据平台

30 当大数据遇上物联网

31 模块答疑：为什么大数据平台至关重要？

32 互联网运营数据指标与可视化监控

33 一个电商网站订单下降的数据分析案例

34 A_B测试与灰度发布必知必会

35 如何利用大数据成为“增长黑客”？

36 模块答疑：为什么说数据驱动运营？

37 如何对数据进行分类和预测？

38 如何发掘数据之间的关系？

39 如何预测用户的喜好？

40 机器学习的数学原理是什么？

41 从感知机到神经网络算法

42 模块答疑：软件工程师如何进入人工智能领域？

所有的不确定都是机会——智慧写给你的新年寄语

第2季回归丨大数据之后，让我们回归后端

结束语 未来的你，有无限可能